Neptune.ai fast.ai 集成库
项目描述
海王星 + Fastai 整合
fastai 训练模型的实验跟踪、模型注册、数据版本控制和实时模型监控。
通过这种集成，您将获得什么？
- 在一个地方记录、显示、组织和比较 ML 实验
- 版本、存储、管理和查询经过训练的模型和模型构建元数据
- 实时记录和监控模型训练、评估或生产运行
海王星会记录什么？
- 超参数
- 损失和指标
- 训练代码（Python 脚本或 Jupyter 笔记本）和 git 信息
- 数据集版本
- 模型配置、架构和权重
- 其他元数据
资源
例子
# On the command line:
pip install fastai neptune-client[fastai]
# In Python:
import neptune.new as neptune
# Start a run
run = neptune.init(project="common/fastai-integration",
api_token="ANONYMOUS",
source_files=["*.py"])
# Log a single training phase
learn = learner(...)
learn.fit(..., cbs = NeptuneCallback(run=run))
# Log all training phases of the learner
learn = cnn_learner(..., cbs=NeptuneCallback(run=run))
learn.fit(...)
learn.fit(...)
# Stop the run
run.stop()
支持
如果您遇到困难或只是想与我们交谈，以下是您的选择：
- 查看我们的常见问题页面
- 您可以直接向存储库提交错误报告、功能请求或贡献。
- 聊天！在 Neptune 应用程序中，单击右下角的蓝色消息图标并发送消息。一个真实的人会尽快与您交谈（通常非常快），
- 您可以通过support@neptune.ai向我们发送电子邮件
